RESUMENSe exponen las características y fases de los modelos de ecuaciones estructurales, así como las etapas de construcción, siendo estas la especificación, identificación, estimación de parámetros, evaluación del ajuste, reespecificación del modelo y la interpretación de resultados. Se presenta el análisis factorial exploratorio y confirmatorio como parte para la construcción de un modelo. Se detallan algunos paquetes computacionales como el LISREL, AMOS y SPSS. A modo de ejemplificar los modelos de ecuaciones estructurales, se realiza un estudio en la población docente de tiempo completo del departamento de ingeniería Industrial y Manufactura de una universidad pública de Ciudad juárez, Chihuahua, México. Se estudia el impacto de los factores socioculturales y ergoambientales en la satisfacción laboral, obteniendo un modelo resultante en el que se detallan las variables más y menos significativas. No se rechazan las cuatro hipótesis cuyos valores son 0,06, 0,06, 0,071, 0,074, respectivamente. (Escobedo M, hernández j, Estebané v, Martínez g, 2016. Modelos de Ecuaciones Estructurales: Características, Fases, Construcción, Aplicación y Resultados. Cienc Trab. Ene-Abr; 18 [55]: 16-22). Palabras clave: MODELOS ESTRUCTURALES, FACTORES ERgOAM-BIENTALES, FACTORES SOCIOCULTURALES, SATISFACCIóN LABORAL.
ABSTRACTThe characteristics and phases of structural equation modeling and construction phases, and these are the specification, identification, parameter estimation, assessment of adjustment, re-specification of the model and the interpretation of results are shown. The exploratory and confirmatory factor analysis as part for the construction of a model is presented. Some software packages like LISREL, AMOS and SPSS are detailed. By way of illustrating the structural equation modeling, a study was performed on the population of full-time faculty of the Department of Industrial Engineering and Manufacturing of a public university in Ciudad juarez, Chihuahua, Mexico. The impact of sociocultural and ergoambientales factors in getting a job satisfaction resulting model in which more and less significant variables detailed studied. The four scenarios whose values are 0,06, 0,06, 0,071, 0,074 respectively can not refuse.